% Descri\c{c}\~{a}o sobre redes RBF e regulariza\c{c}\~{a}o
% Marcelo - 25/05/1998 - Domingo - 18:50

\documentclass[12pt]{book}

\usepackage{latexcad}
\usepackage{epsfig}

\begin{document}

\chapter{Redes Neurais}

\section{Redes Neurais com Fun\c{c}\~{a}o de Base Radial}

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

\begin{figure}[tbh]
\begin{center}
\includegraphics[width=10cm,height=7cm]{rede01.ps}
\end{center}
\caption{Rede neural RBF}
\label{FIGREDERBF}
\end{figure}

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

Fazendo-se um paralelo com os m\'{e}todos estat\'{\i}sticos, redes neurais
RBF podem ser vistas como um modelo multivari\'{a}vel de regress\~{a}o
n\~{a}o param\'{e}trico com capacidade de interpola\c{c}\~{a}o, podendo ser
ainda linear ou n\~{a}o. Estas caracter\'{\i}sticas merecem um pouco mais de
destaque e s\~{a}o comentadas a seguir.

\end{document}
